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Statistische Maßzahl, die besonders in [[Meta-Analysen]] genutzt wird, um anzuzeigen, einen wie grossen Unterschied die eine Variable (meist ein unabhängiger, ursächliche wirkender Faktor) auf die Verteilung der anderen Variablen (meist die abhängige) auslöst (z. B. mehr oder weniger Lehrpersonen-Feedback auf Lernleistungen). Dabei wird oft der Abstand zwischen den Mittelwerten zweier verglichener Gruppen von Lernenden  (z. B. Leistungen mit/ohne Feedback) in Beziehung gesetzt zu den Streuungen der beiden Gruppenverteilungen (statistische Masszahl: Standardabweichung).<br>
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Statistische Maßzahl, die besonders in [[Meta-Analysen]] genutzt wird, um anzuzeigen, einen wie grossen Unterschied die eine Variable (meist ein unabhängiger, ursächlich wirkender Faktor) auf die Verteilung der anderen Variablen (meist die abhängigen) auslöst (z. B. mehr oder weniger Lehrpersonen-Feedback auf Lernleistungen). Dabei wird oft der Abstand zwischen den Mittelwerten zweier verglichener Gruppen von Lernenden  (z. B. Leistungen mit/ohne Feedback) in Beziehung gesetzt zu den Streuungen der beiden Gruppenverteilungen (statistische Masszahl: Standardabweichung).<br>
 
Bei identischem Mittelwertsunterschied ist das im Buch von John Hattie verwendete "Cohens d"  um so grösser, je geringer die Streuungen der beiden Gruppenverteilungen sind. Ein negatives d bedeutet: Je mehr vom [[Faktor]] (z. B. [["Fernsehen"]]), desto geringer die Lernleistungen; ein positives ''d'' weist auf ein Mehr an Lernleistungen, wenn der [[Faktor]] stärker ausgeprägt ist (z. B. beim [[Faktor]] "[[Feedback]]"). In Bildungskontexten gibt es selten Effekstärken grösser 1.0, fast nie solche grösser 2.0.<br><br>
 
Bei identischem Mittelwertsunterschied ist das im Buch von John Hattie verwendete "Cohens d"  um so grösser, je geringer die Streuungen der beiden Gruppenverteilungen sind. Ein negatives d bedeutet: Je mehr vom [[Faktor]] (z. B. [["Fernsehen"]]), desto geringer die Lernleistungen; ein positives ''d'' weist auf ein Mehr an Lernleistungen, wenn der [[Faktor]] stärker ausgeprägt ist (z. B. beim [[Faktor]] "[[Feedback]]"). In Bildungskontexten gibt es selten Effekstärken grösser 1.0, fast nie solche grösser 2.0.<br><br>
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siehe auch [[Umschlagpunkt (U-Punkt)]]
 
   
 
   
 
[[Kategorie: Glossar]]
 
[[Kategorie: Glossar]]

Version vom 30. April 2013, 20:31 Uhr

Statistische Maßzahl, die besonders in Meta-Analysen genutzt wird, um anzuzeigen, einen wie grossen Unterschied die eine Variable (meist ein unabhängiger, ursächlich wirkender Faktor) auf die Verteilung der anderen Variablen (meist die abhängigen) auslöst (z. B. mehr oder weniger Lehrpersonen-Feedback auf Lernleistungen). Dabei wird oft der Abstand zwischen den Mittelwerten zweier verglichener Gruppen von Lernenden (z. B. Leistungen mit/ohne Feedback) in Beziehung gesetzt zu den Streuungen der beiden Gruppenverteilungen (statistische Masszahl: Standardabweichung).
Bei identischem Mittelwertsunterschied ist das im Buch von John Hattie verwendete "Cohens d" um so grösser, je geringer die Streuungen der beiden Gruppenverteilungen sind. Ein negatives d bedeutet: Je mehr vom Faktor (z. B. "Fernsehen"), desto geringer die Lernleistungen; ein positives d weist auf ein Mehr an Lernleistungen, wenn der Faktor stärker ausgeprägt ist (z. B. beim Faktor "Feedback"). In Bildungskontexten gibt es selten Effekstärken grösser 1.0, fast nie solche grösser 2.0.

siehe auch Umschlagpunkt (U-Punkt)